論文の概要: Quantum-data-driven dynamical transition in quantum learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01955v2
• Date: Sun, 10 Aug 2025 22:12:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.096543
• Title: Quantum-data-driven dynamical transition in quantum learning
• Title（参考訳）: 量子学習における量子データ駆動動的遷移
• Authors: Bingzhi Zhang, Junyu Liu, Liang Jiang, Quntao Zhuang,
• Abstract要約: 我々は、目標値とデータがトレーニングの収束を決定する量子データ駆動の動的遷移を明らかにする。 一般化されたハールアンサンブルによる遷移を説明する非摂動理論を提供する。 本研究は,QNNトレーニングにおける収束を加速するコスト関数の構築に関するガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3025867148089745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum neural networks, parameterized quantum circuits optimized under a specific cost function, provide a paradigm for achieving near-term quantum advantage in quantum information processing. Understanding QNN training dynamics is crucial for optimizing their performance, however, the role of quantum data in training for supervised learning such as classification and regression remains unclear. We reveal a quantum-data-driven dynamical transition where the target values and data determine the convergence of the training. Through analytical classification over the fixed points of the dynamical equation, we reveal a comprehensive `phase diagram' featuring seven distinct dynamics originating from a bifurcation with multiple codimension. Perturbative analyses identify both exponential and polynomial convergence class. We provide a non-perturbative theory to explain the transition via generalized restricted Haar ensemble. The analytical results are confirmed with numerical simulations and experimentation on IBM quantum devices. Our findings provide guidance on constructing the cost function to accelerate convergence in QNN training.
• Abstract（参考訳）: 特定のコスト関数の下で最適化されたパラメータ化された量子回路である量子ニューラルネットワークは、量子情報処理において短期的な量子優位を達成するためのパラダイムを提供する。 QNNトレーニングのダイナミクスを理解することは、その性能を最適化するために重要であるが、分類や回帰といった教師あり学習における量子データの役割は、まだ不明である。 我々は、目標値とデータがトレーニングの収束を決定する量子データ駆動の動的遷移を明らかにする。 力学方程式の固定点に関する解析的な分類を通して、多重余次元の分岐から生じる7つの異なる力学を特徴とする総合的な「位相図」を明らかにする。 摂動解析は指数収束クラスと多項式収束クラスの両方を識別する。 我々は、一般化された制限されたハールアンサンブルによる遷移を説明する非摂動理論を提供する。 解析結果は、IBM量子デバイス上での数値シミュレーションと実験によって確認される。 本研究は,QNNトレーニングにおける収束を加速するコスト関数の構築に関するガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• TensoMeta-VQC: A Tensor-Train-Guided Meta-Learning Framework for Robust and Scalable Variational Quantum Computing [60.996803677584424]
  TensoMeta-VQCは、VQCの堅牢性とスケーラビリティを大幅に向上させるために設計された、TT誘導型メタラーニングフレームワークである。 我々のフレームワークは、量子回路パラメータの生成を古典的なTTネットワークに完全に委譲し、量子ハードウェアから最適化を効果的に分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T23:37:55Z)
• VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [60.996803677584424]
  変分量子回路(VQC)は、量子機械学習のための新しい経路を提供する。 それらの実用的応用は、制約付き線形表現性、最適化課題、量子ハードウェアノイズに対する鋭敏感といった固有の制限によって妨げられている。 この研究は、これらの障害を克服するために設計されたスケーラブルで堅牢なハイブリッド量子古典アーキテクチャであるVQC-MLPNetを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z)
• Quantum parallel information exchange (QPIE) hybrid network with transfer learning [18.43273756128771]
  量子機械学習(QML)は、複雑なパターンを明らかにする可能性のある革新的なフレームワークとして登場した。 量子並列情報交換(QPIE)ハイブリッドネットワークを導入する。 量子処理ユニットにパラメータシフトルールを適用する動的勾配選択法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-05T17:25:26Z)
• Quantum Pointwise Convolution: A Flexible and Scalable Approach for Neural Network Enhancement [0.0]
  本稿では,量子ニューラルネットワークフレームワークにポイントワイズ畳み込みを組み込んだ新しいアーキテクチャを提案する。 量子回路を用いてデータを高次元空間にマッピングし、より複雑な特徴関係を捉える。 実験では、FashionMNISTとCIFAR10データセットの分類タスクに量子ポイントワイズ畳み込み層を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T08:03:59Z)
• Quantum reservoir computing on random regular graphs [0.0]
  量子貯水池コンピューティング(QRC)は、入力駆動多体量子システムと古典的な学習技術を組み合わせた低複雑性学習パラダイムである。 我々は、情報局在化、動的量子相関、および乱れハミルトニアンの多体構造について研究する。 そこで本研究では、乱れたアナログ量子学習プラットフォームの最適設計のためのガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T16:18:03Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Data-Driven Characterization of Latent Dynamics on Quantum Testbeds [0.23408308015481663]
  我々は、パラメータ化された元項でリンドブラッドマスター方程式によって記述された量子系の力学方程式を拡大する。 本稿では,線形演算子に基づいてパラメータ化された発散潜在力学からユニタリを学習し,区別する拡張を保存する構造について考察する。 我々は、我々の解釈、構造保存、非線形モデルがリンドブラッドマスター方程式の予測精度を向上させることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T09:28:44Z)
• Coreset selection can accelerate quantum machine learning models with provable generalization [6.733416056422756]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)と量子カーネルは、量子機械学習の領域において顕著な存在である。 我々は、QNNと量子カーネルのトレーニングを高速化することを目的とした、コアセット選択という統一的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T08:59:46Z)
• The Quantum Path Kernel: a Generalized Quantum Neural Tangent Kernel for Deep Quantum Machine Learning [52.77024349608834]
  古典的なディープニューラルネットワークの量子アナログを構築することは、量子コンピューティングにおける根本的な課題である。 鍵となる問題は、古典的なディープラーニングの本質的な非線形性にどのように対処するかである。 我々は、深層機械学習のこれらの側面を複製できる量子機械学習の定式化であるQuantum Path Kernelを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T16:06:24Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• Toward Physically Realizable Quantum Neural Networks [15.018259942339446]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)の現在のソリューションは、スケーラビリティに関する課題を提起している。 QNNの指数的状態空間は、トレーニング手順のスケーラビリティに課題をもたらす。 本稿では量子パーセプトロンの転送関数の帯域制限フーリエ展開に依存するQNNの新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-22T23:03:32Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
  我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。 このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。 このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• Chaos and Complexity from Quantum Neural Network: A study with Diffusion Metric in Machine Learning [0.0]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)の機械学習力学における量子カオス現象と複雑性について検討する。 統計的および微分幾何学的手法を用いてQNNの学習理論を研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-16T10:41:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。